Школа анализа данных Яндекса

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(оформление)
(викификация)
 
(6 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
-
'''Школа анализа данных Яндекса''' - организована компанией «[[Яндекс]]» в 2007 году с целью подготовки специалистов в области анализа данных и извлечения информации из интернета, проведения фундаментальных научных разработок в этой области и участия в прикладных проектах Яндекса.
+
'''Школа анализа данных Яндекса''' — организована компанией «[[Яндекс]]» в 2007 году с целью подготовки специалистов в области анализа данных и извлечения информации из интернета, проведения фундаментальных научных разработок в этой области и участия в прикладных проектах Яндекса.
-
Директор Школы Яндекса - профессор Ратгерского университета [[Мучник, Илья Борисович|Илья Борисович Мучник]].
+
Директор Школы Яндекса — профессор Ратгерского университета [[Мучник, Илья Борисович|Илья Борисович Мучник]].
 +
 
 +
В Школе Яндекса работает три отделения: отделение анализа данных, отделение computer science и отделение биоинформатики (с 2011/2012 г). Студенты изучают следующие дисциплины.
 +
 
 +
'''Анализ данных:'''
 +
 
 +
* базовые разделы анализа данных (методы построения классификаторов, вычисления мер сходства между объектами, кластерный анализ, методы визуализации и сокращения размерностей);
 +
* методы анализа специальных данных (изображений, символьных последовательностей, текстов на естественных языках и других структурных объектов);
 +
* методы оптимизации, необходимые для построения основных вычислительных процедур (как для базовых задач, так и для специальных).
 +
 
 +
'''Сomputer science:'''
 +
* дополнительные главы дискретного анализа, теории графов, комбинаторики и теории вероятностей.
 +
* методы построения и анализа эффективных алгоритмов и структур данных;
 +
* современные методы машинного обучения, обработки текстовой информации и распределенных вычислений.
 +
 
 +
'''Биоинформатика:'''
 +
* комбинаторика и теории вероятностей, статистика, мат. анализ (для биологов)
 +
* введение в биологию, системная биология, молекулярная эволюция, мед. и популяционная генетика, сравнительная геномика, иммунология, микробиология и вирусология, нейрофизиология и физиология сенсорных систем, биология развития
 +
* алгоритмы биоинформатики, анализ данных, структурная биоинформатика
 +
* программирование и базы данных специфических для биоинформатики
 +
 
 +
= Преподаватели =
 +
 
 +
* [[Ширяев, Альберт Николаевич]]
 +
* [[Червоненкис, Алексей Яковлевич]]
 +
* [[Поляк, Борис Теодорович]]
 +
* [[Воронцов, Константин Вячеславович]]
 +
* [[Конушин, Антон Сергеевич]]
== Ссылки ==
== Ссылки ==
-
* [http://company.yandex.ru/school/index.xml Школа анализа данных Яндекса]
+
* [http://shad.yandex.ru/ Школа анализа данных Яндекса]
 +
 
 +
{{Заготовка}}
[[Категория:Научные школы|Я]]
[[Категория:Научные школы|Я]]

Текущая версия

Школа анализа данных Яндекса — организована компанией «Яндекс» в 2007 году с целью подготовки специалистов в области анализа данных и извлечения информации из интернета, проведения фундаментальных научных разработок в этой области и участия в прикладных проектах Яндекса.

Директор Школы Яндекса — профессор Ратгерского университета Илья Борисович Мучник.

В Школе Яндекса работает три отделения: отделение анализа данных, отделение computer science и отделение биоинформатики (с 2011/2012 г). Студенты изучают следующие дисциплины.

Анализ данных:

  • базовые разделы анализа данных (методы построения классификаторов, вычисления мер сходства между объектами, кластерный анализ, методы визуализации и сокращения размерностей);
  • методы анализа специальных данных (изображений, символьных последовательностей, текстов на естественных языках и других структурных объектов);
  • методы оптимизации, необходимые для построения основных вычислительных процедур (как для базовых задач, так и для специальных).

Сomputer science:

  • дополнительные главы дискретного анализа, теории графов, комбинаторики и теории вероятностей.
  • методы построения и анализа эффективных алгоритмов и структур данных;
  • современные методы машинного обучения, обработки текстовой информации и распределенных вычислений.

Биоинформатика:

  • комбинаторика и теории вероятностей, статистика, мат. анализ (для биологов)
  • введение в биологию, системная биология, молекулярная эволюция, мед. и популяционная генетика, сравнительная геномика, иммунология, микробиология и вирусология, нейрофизиология и физиология сенсорных систем, биология развития
  • алгоритмы биоинформатики, анализ данных, структурная биоинформатика
  • программирование и базы данных специфических для биоинформатики

Преподаватели

Ссылки

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A8%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%AF%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B0»
Личные инструменты